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《动手学深度学习（PyTorch版）官方PPT全套下载》

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简介：
本资源提供《动手学深度学习》(PyTorch版)课程的全部官方PPT，适合自学与教学使用，涵盖深度学习核心概念和实践技巧。 解压后，请按照文件名称进行排序，并双击第一个名为“aaai-index.htm”的文件（这是官网索引）。往下滚动页面即可找到每节课的PPT链接，方便大家免费学习。

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  • 《动手学深度学习（PyTorch版）官方PPT全套下载》
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    本资源提供《动手学深度学习》(PyTorch版)课程的全部官方PPT，适合自学与教学使用，涵盖深度学习核心概念和实践技巧。 解压后，请按照文件名称进行排序，并双击第一个名为“aaai-index.htm”的文件（这是官网索引）。往下滚动页面即可找到每节课的PPT链接，方便大家免费学习。
     
  • d2l_zh:《动手学深度学习》第二版（PyTorch版）
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    《动手学深度学习》是深入浅出讲解深度学习理论与实践的开源教材，本书第二版采用PyTorch框架，旨在通过丰富的实例帮助读者快速掌握深度学习技术。 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境：Google Colab
     
  • 动手实践深度学习（PyTorch版）.pdf
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    本书《动手实践深度学习（PyTorch版）》通过丰富的实例和教程，帮助读者掌握使用PyTorch框架进行深度学习开发的技术与方法。 《动手学深度学习》PyTorch版是一本全面介绍深度学习的实践教程文档。
     
  • D2L-Torch: 《动手学深度学习》PyTorch版源码
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    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码，旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》（19年5月20日版本）进行编写，并将所有代码改用PyTorch实现，同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异，书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书，请给本项目点个赞，并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新，在需要计算性能或计算机视觉相关章节时，可以参考其他资源。如果有任何疑问，欢迎提出交流讨论。
     
  • 动手学深度学习（PyTorch）源码详解
    优质
    《动手学深度学习（PyTorch）源码详解》一书深入剖析了PyTorch框架的核心代码，帮助读者理解深度学习模型实现原理。 最新的深度学习代码可以从GitHub下载，但速度较慢。我已经完成了下载，并可以提供给需要的同学使用。如果对相关内容感兴趣，可以在我的文章中了解更多详情。
     
  • PyTorch深度学习PDF版
    优质
    《PyTorch深度学习》是一本介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的PDF书籍，涵盖神经网络构建、模型训练及项目实战等内容。 《Deep Learning with PyTorch》这本书主要探讨了深度学习以及如何使用PyTorch这一开源机器学习库进行开发。PyTorch是一个基于Python接口的深度学习框架，因其动态计算图特性和易用性而广受欢迎。 PDF版本便于阅读和携带，并可能包含文本搜索功能。书中强调如果需要代码示例，读者可以通过相关网站或链接获取到。 书的重点在于深度学习领域的一个子集——研究如何建立多层次神经网络模型来模拟人脑的学习过程。本书由Vishnu Subramanian编写，2018年Packt Publishing出版，并受到版权法保护，未经许可不得复制和传播。书中声明作者及出版社不对信息准确性承担责任。 书籍的制作是一个团队合作的结果，包括编辑、技术编辑、校对和图形设计人员等的工作贡献。书中的内容结构一般涵盖深度学习的基础知识、PyTorch的安装与配置、张量操作、自动微分机制以及构建训练神经网络的方法等内容。 《Deep Learning with PyTorch》可能会涉及以下关键知识点： 1. 张量操作：理解数据表示的基本单位——张量，这是进行数值运算的前提。 2. 自动微分：利用PyTorch的自动微分功能简化反向传播算法实现。 3. 神经网络构建：使用nn.Module等工具定义层、损失函数和神经网络结构。 4. 训练循环：掌握模型训练的核心步骤，包括前向传播、计算损失及参数更新。 5. 数据加载与预处理：学习如何利用PyTorch的数据加载和转换功能进行数据批处理和增强。 6. GPU加速：了解使用CUDA来利用GPU资源提高大规模数据集或复杂模型的训练效率的方法。 7. 模型优化：掌握超参数调优、正则化以及调整学习率等技巧，以改善模型性能。 8. 模型部署：在完成模型训练后，如何将PyTorch构建的神经网络应用到实际生产环境中。 虽然具体的技术细节和代码示例未在此处详细展示，但可以预期本书会通过大量的实例、练习来帮助读者深入理解深度学习与PyTorch框架。
     
  • 动手实践深度学习-PyTorch-源代码
    优质
    本书通过丰富的PyTorch源代码实例，引导读者深入理解并亲手实践深度学习算法与模型构建，适合希望从实战角度掌握深度学习技术的学习者。 动手学深度学习-PyTorch-源代码
     
  • 动手实践深度学习（Python版）（基于PyTorch框架）
    优质
    《动手实践深度学习》是一本专注于使用Python语言和PyTorch框架进行深度学习实战操作的教程。本书通过丰富的案例帮助读者理解并应用深度学习技术，适合初学者及进阶人员阅读。 本仓库主要包含code和docs两个文件夹（外加一些数据存放在data中）。其中code文件夹包含了每章相关的jupyter notebook代码，基于PyTorch框架；docs文件夹则包括了《动手学深度学习》书中的markdown格式内容，并利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上。由于原书中使用的是MXNet框架，因此docs的内容可能与原书略有不同，但整体结构和主要内容是一致的。欢迎对本项目做出贡献或提出问题。
     
  • PyTorch 深度学习练习参考手册
    优质
    《PyTorch深度学习练习参考手册》是一本全面指导读者掌握PyTorch框架的实践教程，包含大量实例和练习，适合深度学习开发者与研究者。 《深度学习 PyTorch 练习参考手册》是一本针对使用PyTorch进行深度学习实践的指导书籍。本书旨在帮助读者深入理解PyTorch的工作原理，并通过实际练习提升在深度学习领域的技能。 书中介绍了PyTorch的核心概念，包括动态计算图和Tensor运算。其中，动态计算图允许用户在运行时构建和修改计算图，这对于调试及实验新的神经网络架构非常有用；而Tensor则是PyTorch中的基础数据结构，用于表示和操作多维数组，并具有在GPU上运行的能力以加速计算。 本书将引导读者了解如何搭建基本的神经网络模型，例如前馈神经网络。在此过程中，会涉及权重初始化、损失函数的选择（如均方误差MSE或交叉熵Loss）以及优化器的应用（如随机梯度下降SGD和Adam）。此外，还会深入探讨卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用及循环神经网络(RNN)与门控循环单元(GRU/LSTM)在自然语言处理领域的作用。 书中还详细介绍了深度学习中数据预处理的重要部分。PyTorch提供了DataLoader和Dataset类来高效地进行批量数据的加载和预处理，读者将学会如何使用这些工具对数据进行归一化、标准化，并构建自己的数据集。 在模型训练方面，《手册》讲述了实现训练循环的方法，包括前向传播、反向传播、损失计算以及权重更新。同时还会介绍模型保存与加载的过程，这对于后续的部署和继续训练至关重要。 此外，《手册》还涉及了PyTorch在强化学习中的应用，例如如何使用该框架构建Q-learning算法或Deep Q-Network (DQN)，并将它们应用于Atari游戏等环境中。 书中可能还包括一些高级主题如自编码器(Autoencoder)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GANs)以及Transformer模型。这些模型在图像生成和文本生成等领域有着广泛的应用。 通过《深度学习 PyTorch 练习参考手册》的学习，读者不仅能掌握PyTorch的基本用法，还能深入了解各种深度学习的模型和技术，并能将这些知识应用于实际项目中。书中提供的实例代码和解析有助于逐步实现每个练习并巩固理论知识。
     
  • 动手学深度学习课程演示文稿(PPT)
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    动手学深度学习课程演示文稿(PPT) 是一份全面讲解深度学习原理与实践的教学资料，包含理论介绍、案例分析及编程练习，旨在帮助学习者通过实际操作掌握深度学习技术。 动手学深度学习课程PPT提供了详细的教学内容和示例代码，帮助学生更好地理解和实践深度学习的相关概念和技术。